当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在千万级以下，字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的。而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间，甚至能正常支撑千万级以上的数据量： 字段 尽量使用TINYINT、SMAL
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2023-07-05 19:39:46
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前言高并发，几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单：随着流量变大，会遇到各种各样的技术问题，比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等，这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。在过往的面试中，如果候选人做过高并发的项目，我通常会让对方谈谈对于高并发的理解，但是能系统性地回答好此问题的人并不多，大概分成这样几类：1、对数据化的指标没有概念：不清楚选择什么样的指标来衡
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2024-07-15 18:03:29
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参考内容 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）1、基本计算原理 动态过程： 滤波器（过滤器：filter）的权值是根据你要检测的特征来决定的，在深度学习中，也即是要经过训练得到。检测的特征不同，权值就不一样。 如上单层的图像一般表示的是灰白图，既是没有颜色的，有颜色的RGB图像，会包含三个相同大小的图层，这时对应的滤波器
## Python向量化处理
### 概述
在Python中，向量化处理是一种重要的技术，可以实现对大规模数据的高效处理。本文将介绍向量化处理的流程和每一步所需的代码及其注释。
### 流程
下面是实现Python向量化处理的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 使用向量化操作进行计算
原创
2023-11-26 03:37:22
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# 在Java中优化处理大量数据的“in”查询
在使用数据库操作时，尤其是面对大数据量操作时，我们常常会遇到性能瓶颈问题，特别是使用“IN”查询时。本文将指导您如何优化Java中处理“IN”查询的数据。
## 整体流程概述
我们可以将整个优化流程分为几个关键步骤，以下是优化处理的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 识别性能瓶颈 | 确定“IN”查询的
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
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2024-01-16 11:57:10
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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#include <iostream>
#include <fstream>
#include <hash_map>
#include <string>
#include <stdlib.h>
#include <queue>
using namespace std;
using namespace stde
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2012-07-16 17:22:00
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默认分类 2009-11-30 21:46:13 阅读196 评论0 字号：大中小
1. 给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。
2. 有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序
3. 有一个1
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精选
2010-09-09 09:34:10
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DataWay不需要任何代码就能实现后端接口开发的框架，Controller,Mapper等通通不需要，只需要简单配置即可在UI界面上通过配置实现接口。 Dataway 是依托 DataQL 服务聚合能力，为应用提供一个 UI 界面。并以 jar 包的方式集成到应用中。 通过 Dataway 可以直接在界面上配置和发布接口。SpringBoot整合datawaypom.xml 添加springbo
爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程，如果我们有多个url待爬取，只用一个线程且采用串行的方式执行，那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。**需要强调的是：**对于单线程下串行N个任务，并不完全等同于低效，如果这N个任务都是纯计算的任务，那么该线程对cpu的利用率仍然会很高，之所以单线程下串行多个爬虫任务低效，是因为爬虫任务是明显的IO密集型程序。那么该如何提高爬
大数据量并发处理大并发大数据量请求的处理方法大并发大数据量请求一般会分为几种情况：1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作对于第一种情况一般处理方法如下...
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2017-12-29 11:25:00
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其实这个问题老是在面试的时候提到
1。建立专门的汇总表（这个表一般是每天晚上做统计处理），建立索引(索引的话，插入和修改会变慢，也是只做统计原因之一)，用来查询，如果量非常大，那么分表，还是大，那么分库,就是数据仓库概念了
2。关联表查询(多表联合查询)的大数据，首先就是1(把多个表做成一个统计表，或者多个表都做统计表处理)，不管关联不关联都做统计表处理，如果非得要操作表要处理，那么做视图是个
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2010-03-31 20:49:00
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前 言常用的离散化方法：当前欧拉法（Euler）、当前零阶保持器（zero-order hold，ZOH）、当前一阶保持器（First-order hold，FOH）。最常用的是前两种。当前欧拉法（Euler）当前欧拉法又名前向差分法，即采用如下公式来近似微分：,为采样周期下面是关于当前零阶保持器（ZOH）的内容。1 连续时间系统的时间离散化模型已知矩阵、矩阵和非线性项，通过调用函数得到后，可以从
原创
2023-02-16 19:31:36
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在通过WebService处理大数据量数据时出现如下错误：soap fault: 运行配置文件中指定的扩展时出现异常。 ---> 超过了最大请求长度。解决方法：因为上传的文件大于系统默认配置的值，asp.net web service默认的请求长度是4M。1、针对单个项目，只需修改Web.confi...
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2014-07-14 11:24:00
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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2023-07-13 06:53:32
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Vector支持四种构造函数。第一种形式创建一个默认的向量，其中有10的初始大小：Vector( )第二种形式创建一个向量，其初始容量由size指定：Vector(int size)第三种形式创建了一个向量，其初始容量是由大小和由incr指定的增量指定。增量指定元素的数目，在每次分配该载体被向上调整：Vector(int size, int incr)第四种形式创建一个包含集合c的元素的向量：Ve
海量数据（数据量比较大时）的处理分析
海量数据处理问题是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上 到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤 其在程
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2023-12-21 02:21:23
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前言在日常工作中，数据处理和分析在研发、产品和运营等多个领域起着重要的作用。在海量数据处理和分析中，SQL 是一项基础且重要的能力。一个优秀的 SQL Boy 和茶树姑的 SQL 代码除了保持简单、可读和易于维护的样式风格外，还需要具备良好的执行性能，准确且高效的计算出结果才能让你在工作中决胜于千里之外。影响 SQL 执行性能的主要因素可以总结为如下几项：计算资源量（CPU，内存，网络等）；计算数
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2024-04-10 12:53:09
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主要从三个方面去优化：1、SQL语句优化 2、主从同步、读写分离、负载均衡、高可用 3、数据库分库分表储存（集群和分布式） 一、SQL语句优化1.创建索引（复合索引）索引是提升查询速度最关键的优化方式2.选择适当的字段数据类型3.借助explain关键字分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈4.like语句操作一般情况下不鼓励使用like
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2023-11-14 17:15:49
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